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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/25 |
計算生物學介紹
Introduction of computational biology
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第2週 |
3/04 |
生物核心能力 (I) – 基礎遺傳學、演化機制
Concept of biology (I) – genetics and evolution
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第3週 |
3/11 |
生物核心能力 (II) – 基礎分子生物學與基因調控機制Concept of biology (II) – molecular biology and gene regulation mechanism |
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第4週 |
3/18 |
程式核心能力 (I) – 資料輸出與輸入、統計檢定與迴歸模型
Concept of programming in R (I) – data processing, statistical tests and regression models
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第5週 |
3/25 |
程式核心能力 (II) – 程式邏輯控制、迴圈撰寫
Concept of programming in R (II) – Programming logic
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第6週 |
4/01 |
溫書假
Holiday |
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第7週 |
4/08 |
程式核心能力 (III) –程式邏輯控制、隨機取樣、繪圖 Concept of programming in R (III) – Programming logic, random sampling and creating plots |
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第8週 |
4/15 |
基因演算法
Genetic Algorithm
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第9週 |
4/22 |
演算法分析介紹 – 以排序方法為例介紹時間與空間複雜性 Algorithm comparison – introduction of time and space complexity |
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第10週 |
4/29 |
高通量資料分析介紹 – 以基因表現微陣列為例High-throughput data (Gene Expression Microarray) |
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第11週 |
5/06 |
期中報告
Midterm presentation |
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第12週 |
5/13 |
演化分析 – 演化樹與最大節約法
Methods in evolution – phylogenetic tree and maximum parsimony
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第13週 |
5/20 |
序列排比分析 Sequence analysis |
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第14週 |
5/27 |
交互驗證與排列 – 資料重複性與預測性
Cross-validation and Permutation – reproducibility and predictability
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第15週 |
6/03 |
機器學習方法 (向量支持模型與決策樹)
Machine learning methods (SVM, CART)
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第16週 |
6/10 |
高通量資料分析介紹 – 以次世代定序技術為例
High-throughput data (Next Generation Sequencing)
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第17週 |
6/17 |
期末報告
Final presentation |
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第18週 |
6/24 |
研究實例分享與期末報告撰寫
Research examples and final report |